专科应届生到底怎么样能找到班上啊！

这一年，代码写得有点多。项目、需求、Bug、版本节点，一层一层叠在一起，时间被切得很碎。很多时候，电脑一合上，脑子里还在想流程有没有问题、逻辑有没有漏掉。所以当元旦假期真的要来的时候，心里反而松了一下。终于可以，先不写代码了。

xhs：毋庸置疑的高，绝大多数往32k+走，少数40k+。jd：20薪总包挺大，hr培训统一话术70%的人可以拿满，base对标字节，tx这种，同等级低2-4k，也有base a平的（用别家股票，签字费）。字节：整体薪资区间和往年差不多，只是网上多了一些拿40k的大佬，但30k+的群体也增加了，应该是得益于别家涨薪，字节oc的人一般也有别家offer，a一下就上去了。美团：团子可能确实红今年有点拉，顶级ssp虽然和去年保持一致，但猛发大白菜确实还是太拉了，身边好几个bg很强的收到大白菜秒拒。tx：从目前开奖来看，应该也是小涨，身边有tx 总包后开追上字节总包抢人的，毕竟有鹅选鹅，在总包一致的情况下，鹅很难输。阿里：刚开奖，例子不多，据说阿里控股小涨，期待阿里一手。以上例子全根据身边人总结的，可能不全，理性看待，也期待大家补充不同观点。

26届二本，为啥面试一个没有呀，秋招投了简历收了就石沉大海了，双选会也去过当时收简历的都说可以然后就没有后续了，真的很焦虑，是不是简历有问题求拷打

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...